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金融商业算法建模：基于Python和SAS

田建中
4位资深金融数据专家，面向金融业务经营全流程，针对3大主题独创9大模板，涵盖金融数据建模全闭环。

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Python算法详解

张玲玲
-以“从入门到精通”的写作方法构建内容，让读者入门容易。为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法，循序渐进地讲解算法的知识。-破解语言难点，以“技术解惑”贯穿全书，绕过学习中的陷阱。为了帮助读者学懂算法，每章都会有“技术解惑”模块，让读者知其然又知其所以然。-书中包含大量典型实例。书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。-通过QQ群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持，并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号，详见本书前言部分。

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金融投资建模：Excel金融数据探索、建模和分析手册

林斌　著
本书分为四篇，Excel及VBA基础、基础数据的处理、建模相关工具的应用以及统计分析、优化及模拟。从Excel操作基础和功能介绍引申至Excel建模流程、建模常用技巧和建模常用函数，对每一个功能都附有操作步骤及实现相同功能时的VBA代码。

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Excel金融建模：预测、估值、交易和增长分析

[尼日利亚] 什穆埃尔·奥卢瓦
本书基于Excel2019编写，将Excel用于金融建模实践，讲解金融从业者需要具备的核心技能。

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数学建模实例与优化算法

严坤妹编著
本书共分9章内容：数学建模概述、用初等数学解决的问题、与利息有关的经济问题、运用微积分方法解决的问题、线性规划问题、网络优化问题、层次分析法应用实例、优化算法简介、其他应用实例。

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Python算法设计与分析

王硕董文馨张舒行张洁李秉伦
本书内容包括：算法初步、排序算法、查找、双指针问题、哈希算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、回溯算法、动态规划、贪心算法、分治算法、并查集、最短路径算法和数论算法等常见算法。

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R语言金融分析与建模

严玉星
R语言量化分析与建模教程，以金融分析和建模为主题，讲解R在金融分析中的应用。

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Python编程入门与算法进阶

中国电子学会
Python简单易学，是一种非常适合零基础编程人员学习算法与编程的高级程序设计语言。本书是中国电子学会全国青少年软件编程等级考试Python编程一至四级的指定用书，基于Python自带的集成开发工具IDLE3.5.2版本，对应每级考试要求讲解知识要点。对于广大青少年学习者，本书能够指导他们了解并掌握Python语言编程技巧，培养他们用Python语言编程解决生活中实际问题的能力。

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Python算法从菜鸟到达人

猿媛之家组编
涵盖所有程序员必须掌握的50余种算法，从易到难逐级提升，满足编程菜鸟向达人转变的一切需求。

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Python商业数据分析

编著
全书共12章，主要内容包括：商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。

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Python量子计算实践：基于Qiskit和IBM Quantum Experience平台

著
本书使用Qiskit开源框架和IBMQuantumExperience平台搭建一个量子计算平台，并借助Python来介绍实现量子编程的方法。本书内容由浅入深，从搭建编程环境并编写一个简单的量子程序开始，介绍如何使用Python编写简单的脚本，Qiskit和IBMQuantumExperience进行交互的方法，概率计算、叠加和纠缠等基本概念，影响量子程序输出结果的各种物理因素，Qiskit量子门资

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数据结构与算法（Python版）

周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。

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图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python

吴佳编著
图像处理与计算机视觉实践教材，面向本科院校“计算机视觉”实践课。

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Flask Web应用开发项目实战基于Python和统信UOS

木合塔尔·沙地克　著
本书通过一个完整的项目开发案例，系统介绍在统信UOS操作系统上进行FlaskWeb应用开发的过程。本书从项目功能、环境配置开始介绍，详细分析用户功能、管理功能、数据分析与可视化、数据库管理的代码实现，最后还介绍了搭建服务器的流程与模块化编程。为了方便学习，本书提供完整的项目源码。虽然所有代码的开发调试在统信UOS上进行，但在Windows、macOS和Linux系统上均可以运行。本书可作为高校计算

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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV

赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习，机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量，而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络，不仅具体分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了基于OpenC

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Python深度学习实战——基于Pytorch

主编
本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth

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图像局部特征检测和描述：基于OpenCV源码分析的算法与实现

赵春江
在计算机视觉处理中，特征指的是能够解决某种特定任务的信息。图像局部特征在目标识别、目标跟踪、目标匹配、三维重建、图像检索等应用中发挥着重要的作用。它是近20年来在计算机视觉领域中研究的热点问题之一。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对其实现的所有新的特征检测和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、

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Python深度学习：逻辑、算法与编程实战

何福贵编著
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习：逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型

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人工智能算法Python案例实战

吕鉴涛
本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习等几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书还用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。

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基于直觉模糊理论的信任建模及应用

徐军

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人工智能算法大全：基于MATLAB

李一邨编著
本书的编程语言以MATLAB为主，分别从学习方式和理论知识两个方面来对机器学习（实现人工智能的方法）的算法进行分类介绍。通过阅读本书，读者可以对人工智能的子集——机器学习形成一个系统、全面、完整的认识，并且在今后的研究工作中逐步拓展，*终形成自己的体系。全书共6篇，分别为特征处理算法、分类和聚类算法、神经网络算法、优化算法、基于不同数学思想的算法以及集成算法，每一篇都对该类别中常见算法的思想、流程

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